AACHEN / LONDON (IT BOLTWISE) – Am geplanten Einstein-Teleskop sollen Gravitationswellensignale künftig schneller und sicherer aus Messdaten erkannt werden. In Aachen startet ein dreijähriges Forschungsprojekt der FH Aachen, das Rauschkompensation mit Künstlicher Intelligenz und spezieller Hardware verbinden will. Ziel ist, das sogenannte Newtonsche Rauschen in Echtzeit herauszufiltern, damit relevante Ereignisse direkt abgespeichert werden. Damit verschiebt sich die Datenpipeline vom nachträglichen Auswerten hin zur unmittelbaren Detektion am Messgerät.
Das Einstein-Teleskop wird in der Planungsphase oft mit seiner Größe assoziiert: mehrere Tunnels, ein Observatorium im Untergrund und eine Messkette, die so präzise ist, dass selbst minimale Längenänderungen ins Bild rücken. Weniger im Fokus steht bislang die zweite, mindestens ebenso harte Aufgabe: Aus extrem lauten Messumgebungen müssen Gravitationswellen zuverlässig herausgerechnet werden. Genau hier setzt das aktuelle Vorhaben der FH Aachen an, das in Herbst startet und für drei Jahre ausgelegt ist. Prof. Dr. Ingo Elsen, Leiter des Big Data Lab an der Hochschule, beschreibt den Kern als Kombination aus Künstlicher Intelligenz und Rauschkompensation – also als Ansatz, bei dem das eigentliche Signal nicht nur erkannt, sondern auch in Echtzeit von störenden Effekten befreit werden soll.
Technisch betrachtet geht es um den Unterschied zwischen der viel zitierten „unsichtbaren“ Natur von Gravitationswellen und der Tatsache, dass Detektoren dennoch Messdaten produzieren, die erst interpretiert werden müssen. Gravitationswellen wirken vereinfacht als Erschütterungen in Raum und Zeit. Im Bild der geplanten Anlagen entstehen solche Ereignisse beispielsweise bei der Verschmelzung von Schwarzen Löchern oder von Neutronensternen. Das Einstein-Teleskop soll diese minimalen Änderungen nicht durch „Blick ins All“, sondern durch präzise Längen- und Laufzeitmessungen erfassen. Das geplante Observatorium wird als gleichseitiges Dreieck organisiert; rund 300 Meter unter der Erdoberfläche sollen die drei Seiten über jeweils etwa zehn Kilometer lange Tunnel realisiert werden, in denen Laser und Spiegel die relevanten Längenmuster abbilden.
Damit wird aber ein Problem offenkundig, das in jedem Tunnelsystem mit Messoptik und Sensorik existiert: Die reale Welt ist mechanisch alles andere als still. Erdbeben, der Verkehr über Oberflächen, sogar rotierende Windradsysteme erzeugen Vibrationen, die sich mit den eigentlichen Gravitationswellen-Signalen mischen. In diesem Kontext werden diese irdischen Störsignale als „Newtonsches Rauschen“ bezeichnet. Der Name ist dabei nicht nur eine kosmetische Etikettierung, sondern beschreibt eine physikalische Quelle von Effekten, die sich mit der Messgröße überlagern können. Elsen stellt deshalb die zentrale Frage in den Mittelpunkt, wie man die relevanten Ereignisse so schnell und zuverlässig identifiziert, dass nicht erst nachträglich riesige Datenmengen durchsucht werden müssen, während in der Zwischenzeit Speicherkapazität und Analysezeiten wachsen.
Um genau diese Lücke zu schließen, vergleicht Elsen die Zielrichtung mit Noise-Cancelling-Kopfhörern: Störende Hintergrundvibrationen sollen live herausgefiltert werden, sodass am Ende das übrig bleibt, was für die Detektion entscheidend ist. Der Vorteil eines solchen Echtzeitansatzes ist zweifach. Erstens können potenziell wichtige Signale direkt erkannt und abgespeichert werden. Zweitens müssen uninteressante Daten nicht in der gleichen Tiefe manuell oder nachträglich aussortiert werden, was die klassische Vorgehensweise in der Signalverarbeitung über die Grenzen dessen hinausdrängt, was ohne massive Rechen- und Speicherlast skaliert. Zugleich betont Elsen einen Unterschied, der für die Wahl der Methoden entscheidend ist: Das Newtonsche Rauschen sei nicht so vorhersehbar wie Umgebungsgeräusche, die ein Kopfhörer filtern soll. Das Herausrechnen allein mit klassischer mathematischer Signalverarbeitung reicht für den geplanten Zweck daher nicht mehr aus.
Aus der Sicht der KI-Entwicklung wird damit klar, warum das Projekt nicht nur ein Algorithmus-Experiment sein soll. Elsen argumentiert, dass klassische KI-Rechner, wie man sie aktuell häufig im Umfeld großer KI-Sprachmodelle aufbaut, für die geforderte Echtzeitverarbeitung nicht schnell genug sind. Stattdessen soll die Hardwarearchitektur die Latenzanforderungen erfüllen. Zentral werden dabei Field Programmable Gate Arrays (FPGA) positioniert – also programmierbare Chips, die für spezifische Aufgaben optimiert werden können. Das Herzstück, das KI-Modell zur Rauschreduktion, soll auf die FPGA eingearbeitet werden. Damit entsteht ein hybrider Ansatz aus Datenmodell und deterministischer Hardware, bei dem die Rechenwege so zugeschnitten werden, dass die Verarbeitung entlang der Messkette ohne zeitkritische Engpässe erfolgt.
Für den Zuschnitt des KI-Modells ist vor allem ein Zielkonflikt relevant: Sprachmodelle werden in den letzten Jahren häufig dadurch verbessert, dass sie größer werden. Genau diesen „Wachstumshebel“ kann man aber nicht einfach auf ein Echtzeit-Rauschfilter-Szenario übertragen. Im Projekt soll daher ein gutes, aber möglichst kompaktes Modell entstehen, das die Datenverarbeitung in Echtzeit ermöglicht. Diese Leitidee ist für Entwickler in vielen Domänen anschlussfähig, weil sie das typische Muster großer Modelle gegen Anforderungen aus dem Edge- und Low-Latency-Umfeld tauscht: weniger Parameter, dafür stärker spezialisierte Rechenpfade und eine Optimierung für die Zielpipeline. Interessant ist auch, dass Elsen die Technologie-Transferfähigkeit betont. Ein Beispiel ist die Anwendung auf Stoßdämpfer in der Automobiltechnik: Wenn Vibrationen in Echtzeit reduziert würden, könnte sich das Fahrgefühl verbessern, etwa indem Unebenheiten weniger durchschlagen und der Fahrkomfort steigt. In der Medizintechnik nennt er als denkbaren Einsatz die Reduktion von Vibrationen bei Operationen am Knochen, wodurch sich das Bruch- und Splitterrisiko potenziell verringern ließe.
Organisatorisch und wissenschaftlich wird das Vorhaben in ein breiteres Ökosystem eingeordnet. Mit Jan Pihl konnte Elsen bereits einen Studierenden für die Promotion gewinnen; Pihl beendet derzeit seinen Master in Informatik an der FH Aachen und soll im Projekt als Doktorand arbeiten. In einem Lehrmodul hat er sich bereits mit Gravitationswellendaten beschäftigt und Ergebnisse gemeinsam mit einem Kommilitonen beim Einsteinsymposium vorgestellt. Als weitere Kooperationspartnerinnen und -partner werden RWTH Aachen, das Forschungszentrum Jülich sowie die Universität Siegen genannt. Das Einstein-Teleskop selbst befindet sich weiterhin in der Planungsphase: Für das kommende Jahr ist die Standortfrage als „final“ beschrieben, und der Bau soll bis 2035 größtenteils abgeschlossen sein. Für die Praxis bedeutet das: Während die Infrastruktur entsteht, wird die Software- und Hardwareintelligenz vorbereitet, damit die Signalanalyse beim Start nicht nur „funktioniert“, sondern den Datenstrom in einem realistischen Betriebskonzept verarbeitet.
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